连接先进AI与用户的革命性平台
HuggingChat是一款iOS应用程序,旨在促进用户与多家提供商(如Mistral AI、Meta和Google)的多个顶尖大型语言模型之间的无缝沟通。它可以满足多种场景需求:激发创意,提供专家指导,促进教育与自我提升,提高工作效率,快速响应日常问题等。作为变革性AI技术的先锋采用者,HuggingChat将让您体验与先进大语言模型对话的无限可能。
面向长期视频理解的大规模多模态模型
MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。它采用在线处理视频的方式,并使用记忆库存储过去的视频信息,从而可以在不超过语言模型上下文长度限制或GPU内存限制的情况下,参考历史视频内容进行长期分析。MA-LMM可以无缝集成到当前的多模态语言模型中,并在长视频理解、视频问答和视频字幕等任务上取得了领先的性能。
扩展Transformer模型处理无限长输入
Google开发的“Infini-attention”技术旨在扩展基于Transformer的大语言模型以处理无限长的输入,通过压缩记忆机制实现无限长输入处理,并在多个长序列任务上取得优异表现。技术方法包括压缩记忆机制、局部与长期注意力的结合和流式处理能力等。实验结果显示在长上下文语言建模、密钥上下文块检索和书籍摘要任务上的性能优势。
基于大语言模型的个性化图像生成工具
MoMA Personalization 是一款基于开源 Multimodal Large Language Model (MLLM) 的个性化图像生成工具。它专注于主题驱动的个性化图像生成,可以根据参考图像和文本提示生成高质量、保留目标物体特征的图像。MoMA 不需要任何 fine-tuning,是一个插件式的模型,可以直接应用于现有的 diffusion 模型中,并在保留原模型性能的同时提高生成图像的细节和 prompt 忠实度。
领先的代码生成大语言模型
CodeGemma是谷歌公司推出的先进大语言模型,专注于生成代码、理解和追踪指令,旨在为全球开发人员提供高质量的代码辅助工具。包括20亿参数的基础模型,70亿参数的基础模型和用于指导追踪的70亿参数模型,针对代码开发场景进行优化和微调。在各种编程语言中表现卓越,具有超凡的逻辑和数学推理能力。
文档理解的模块化多模态大语言模型
mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型,能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现,支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。
媲美人类护士的医疗护理保健模型
Polaris是由Hippocratic AI 开发的一款高度专注于安全、用于医疗保健的大语言模型(LLM)系统,通过星座架构和专业支持代理组合,能够执行多项医疗相关的复杂任务。产品定位于提供与患者长时间、多轮次的语音对话,并提供专业准确的医疗建议。价格方面,按小时计费,每小时9美元。主要功能包括实时多轮语音对话、医疗信息提供和解释、隐私与合规性检查、药物管理和咨询、实验室与生命体征分析、营养建议、病历和政策查询、患者关系建设等。
基于大语言模型的问答系统,可回答各种问题
Search4All是一个基于大语言模型的问答系统。它可以回答各种问题,包括事实性问题、解释性问题、分析问题等。该系统使用先进的自然语言处理技术,能够深入理解问题的含义并给出准确的答复。它具有广泛的知识储备,涵盖了历史、地理、科学、艺术、体育等多个领域。同时,它还具备一定的推理和分析能力,可以对复杂问题进行逻辑分析和建议性回答。使用Search4All可以帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率。
生成式AI资源中心,覆盖研究、面试资源、笔记本等
这个GitHub仓库是一个集中存放生成式人工智能相关资源的中心,包括每月最新研究论文、面试题库、课程材料、代码笔记本等。内容定期更新,旨在让开发者及从业人员能够及时跟进最新进展,提高生产力。主要资源包括论文摘要、面试问题分类、免费课程列表、开源笔记本等,还包括一些使用场景和范例。
专注长文本、多语言、垂直化
达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力,支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务,广泛适用于各行业,是解决企业实际问题的智能工具。
保护您的身份和数据免受大型语言模型隐私泄露威胁
ZeroTrusted.ai是一家先驱性的公司,专门从事生成式人工智能安全领域。他们的LLM防火墙产品旨在保护您免受由于语言模型训练数据集可能包含您的敏感信息而带来的数据曝光和被不道德的语言模型提供商或恶意行为者利用的风险。该产品提供匿名功能以保护提示语隐私,通过ztPolicyServer和ztDataPrivacy确保数据安全和隐私,优化提示语和验证结果以提高准确性并防止模型编造,并支持与LangChain、Zapier等多种工具集成。该产品分为免费版、标准版、商业版和企业版等多个定价方案,功能和服务级别有所不同。ZeroTrusted.ai致力于简化安全合规,通过云无关的零信任解决方案、动态自适应加密等技术最大程度地保护应用程序和数据。
评估、确保和改进LLM应用程序的质量
Inductor是一款面向开发者的工具, 用于评估、确保和改进大语言模型(LLM)应用程序的质量, 可在开发和生产环境中使用。主要功能包括: 1. 快速开发: 提供持续测试和评估工作流, 不断了解和提高应用质量及成本效益。2. 快速可靠地部署: 通过严格评估应用行为, 确保高质量和高性价比。并可持续监控使用情况, 发现和解决问题。3. 轻松协作: 易于工程师与其他角色(如产品经理、用户体验师、专家等)协作, 获取反馈意见, 确保应用用户友好。4. 为团队量身打造: 提供测试套件、命令行界面、版本控制、自动化执行记录、人机评估、分析工具、生产环境监控和Web协作界面等。Inductor可与任何模型、任何LLM应用开发方式无缝集成, 可在本地部署或使用云服务。
自主多模移动设备代理
Mobile-Agent是一款自主多模移动设备代理,利用多模大语言模型(MLLM)技术,首先利用视觉感知工具准确识别和定位应用程序前端界面中的视觉和文字元素。基于感知的视觉环境,它自主规划和分解复杂操作任务,并通过逐步操作来导航移动应用程序。与之前依赖于应用程序的XML文件或移动系统元数据的解决方案不同,Mobile-Agent以视觉为中心的方式在各种移动操作环境中具有更大的适应性,从而消除了对特定系统定制的必要性。为了评估Mobile-Agent的性能,我们引入了Mobile-Eval,这是一个用于评估移动设备操作的基准。基于Mobile-Eval,我们对Mobile-Agent进行了全面评估。实验结果表明,Mobile-Agent实现了显着的准确性和完成率。即使在具有挑战性的指令下,例如多应用程序操作,Mobile-Agent仍然可以完成要求。
高效极限扩展大语言模型
E^2-LLM是一种高效极限扩展的大语言模型方法,通过仅需一次训练过程和大幅降低的计算成本,实现了对长上下文任务的有效支持。该方法采用了RoPE位置嵌入,并引入了两种不同的增强方法,旨在使模型在推理时更具鲁棒性。在多个基准数据集上的综合实验结果证明了E^2-LLM在挑战性长上下文任务上的有效性。
扩展大语言模型的上下文窗口
LLM Maybe LongLM是一个面向开发者和研究人员的人工智能平台,提供各种模型、数据集和解决方案。其中,LLM Maybe LongLM是针对大语言模型长上下文处理的研究成果,通过自我扩展实现了对长上下文的处理能力。该方法无需训练,只需对原始模型进行少量代码修改即可扩展上下文窗口,为处理长文本提供了有效的解决方案。
本地大语言模型
Ollama是一款本地大语言模型工具,让用户能够快速运行Llama 2、Code Llama和其他模型。用户可以自定义和创建他们自己的模型。Ollama目前支持macOS和Linux,Windows版本即将推出。该产品定位于为用户提供本地化的大语言模型运行环境,以满足用户个性化的需求。
GPT跟踪和分析平台
TrackGPTs是一个GPT跟踪和分析平台,通过跟踪社交媒体和其他渠道持续发现新的GPT,并提供丰富的指标分析每个GPT的表现,还能分析GPT的历史数据,追踪其增长情况,帮助用户全面了解GPT市场的最新动态。
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